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회귀선의 기여율이라고도 함 - 상관계수와 결정계수와의 관계 → 단순회귀모형인 경우 결정계수 은 두변수간의 상관계수 r 의 제곱과 같아짐< 분석 사례 >의류광고 비용과 판매량의 자료를 가지고 ① 작성된 회귀직선식 분산분석표에 의
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  • 등록일 2006.12.16
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회귀계수(b) 2. 상관에 관한 검추정 3. 단순회귀분석 [1] 단순회귀의 적합 (1) 직선회귀모형 (2) 회귀직선의 추정식 4. 분산분석에 의한 회귀분석 [1] 변동의 계산(분해) 총편동(SST)=(오차변동)+(회귀변동) [2] 분산분석표 작성 통계량계산
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  • 등록일 2004.06.21
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회귀식이 일치한다면 R2=1이 되어 독립변수와 종속변수 간에 100%의 상관관계가 있다고 할 수 있다. R2의 값이 1에 가까울수록 회귀모형이 적합하다고 본다. ◆ 결과 1-4 단순회귀분석의 분산분석표 ◆ 결과 1-4의 설명 : 회귀식이 통계적으로 유
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회귀의 적합 즉, 설명변수가 반응변수를 잘 설명해 주는 것 모수추정치의 유의도: 각 추정치에 대한 t값의 유의도는 각 추정치에 대한 유의도를 알아보고자 살펴본다. 1. 회귀분석의 의미 2. 단순회귀분석 3. 다중회귀분석 4. 특수한 형
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  • 등록일 2011.06.21
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회귀계수 b는 의미가 없다는 뜻이 된다. 9. 회귀분석에서의 F-검정: 이는 분산분석표를 이용하여 회귀모형을 검정하는 것으로, 단순회귀모형에서는 F-검정의 결과가 t-검정의 결과와 같고, 이것은 보통 독립변수를 여러개 도입한 다중회귀분석
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  • 등록일 2012.03.13
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논문 93건

회귀분석결과요약 <표 1-4> 독립변수의 유의성 평가 <표 1-5> 회귀분석결과요약. <표 2-1> 일반 자아개념의 요인분석 결과 <표 2-2> 기대의 요인분석 결과 <표 2-3> 중요도에 대한 요인 분석 결과. <표 3-1> 분석에 사용된 변수 요약 <표 3-2> BCC모형
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  • 발행일 2008.11.03
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분석은 투자분석에 가장 민감하게 영향을 주는 요소를 파악할 수 있기 때문에 투자정책에 유효하다. 감응도분석은 감정평가에 있어서 수익방식 중 할인현금수지분석법(DCF법)에 활용되며, 회귀분석법에 있어서 회귀계수는 민감도의 크기를
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  • 발행일 2010.08.02
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만족도 분산 분석 18 <표 4-7>접근성과 만족도 t-test 분석 19 <표 4-8>요금요인과 만족도 회귀분석 19 그 림 목 차 <그림 2-1>테마파크의 공간분류 9 <그림 2-2>전국 유원시설 업체 입장객 현황 17 <그림 3-1>연구모형도 25
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  • 발행일 2008.06.25
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회귀모형 및 방법론의 기초이론 29 1. 분산분석 29 2. 다중회귀분석 33 제6절 선행연구 동향 36 제3장 기초분석 37 제1절 분석자료 37 1. 연구대상지 37 2. 자료의 수집 38 3. 공시지가 및 변동사항 40 4. 공시지가 현실
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  • 발행일 2009.08.10
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분석 분산분석표의 유의확률 값이 유의수준 5%에서 0.0001로 0.05보다 작으므로 모형은 적합하며 R-Square가 0.3247로 추정된 회귀식이 주어진 데이터와 약 32%정도 적합함을 알 수 있다. 추정된 회귀식을 분석해보면, 다른 변수를 고정시킨 후 디자인
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  • 발행일 2008.09.22
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취업자료 47건

단순 인프라 확대를 넘어 역량기반 지원이 필요하다’는 정책 제언을 제시했습니다. 이 연구는 학교 행정연구소에 제출되어 내부 발표자료로 채택되었고, 데이터 기반 문제 인식 → 분석 → 정책 제안까지의 전 과정을 스스로 설계하고 실행
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분산 시나리오를 수립하는 등 실무에서 출발한 개선 활동을 기획하고 싶습니다. 장기적으로는 파라타항공의 지상 조업 품질과 정시성을 높이기 위한 표준운영절차(SOP) 고도화, 위기상황 대응 시나리오 개발, 부서 간 정보 공유 플랫폼 구축
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  • 직종구분 무역, 영업, 마케팅
분석 능력을 키웠습니다. SPSS 프로그램으로 회귀모형을 세우고 자료 간의 상관관계 도출 방법을 배웠습니다. 이 방법을 활용하여 뉴트리라이트 브랜드 마케팅 공모전에 나간 경험이 있습니다. 대학생 소비자들을 대상으로 설문조사를하였
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  • 직종구분 무역, 영업, 마케팅
변경하였고, 추첨 이벤트를 통한 프로모션 전략을 수립하였습니다. 그이후 어플 트래픽이 전월 대비 10% 증가하는 효과를 보았습니다. 상술한 데이터 관리 분석 능력을 활용하여 KT의 Biz 영업 실적 목표를 달성시키는 인재가되겠습니다 
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  • 직종구분 무역, 영업, 마케팅
표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hub등과 같은 페이지에 데이터를 확보하는데
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